A New Role for Relevance: Guiding Corpus Interaction in Agentic Search
相关性新角色：引导智能搜索中的语料交互
🧭 相关性引导的语料库交互代理 ★ 深度解读
Tencent · Institute of Information Engineering, CAS
RARG 将检索相关性转化为 grep 遍历的文档顺序与匹配片段重排信号，以更少交互步数提升搜索收敛效率
📌 工作参考价值（4 点）
- 把相关性当作执行先验，而不是证据通道：在电商搜索 Agent 中，可以用稠密检索对商品池做文档级排序，让 grep/关键词匹配按此顺序遍历，使高相关商品优先被检索，减少无效扫描。
- 提供入口点初始化加速收敛：为 Agent 提供少量 top 相关段落作为启动线索，避免冷启动时的盲目搜索，可类比在推荐对话系统中先给出若干候选商品摘要，快速进入验证阶段。
- 匹配级重排弥补文档级排序的粒度不足：当关键词匹配输出被截断时，用嵌入模型对匹配片段重排，使埋在低排名文档中的关键信息也能暴露给 LLM，可在商品标题/详情片段高频匹配的场景下保留重要长尾证据。
- 利用工具设计约束引导模型行为：通过引入 embed_recall 工具和 scope 文件，将多步检索显式化为有序管道，避免模型滥用耗时的全量遍历命令（如 ls/find），该模式可用于约束 Agent 在大量候选中进行有序探索。